文档名：基于多无人机的空中计算网络资源分配算法
摘要：空中计算(over-the-AirComputation,AirComp)是一种有效提升分布式数据聚合效率的方法.现有研究大多采用单无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)方案,未考虑数据聚合质量和系统稳定性.为此,本文提出一种基于多UAV辅助的AirComp网络,旨在实现多个地面移动传感器(GroundMobileSensor,GMS)的高效聚合.为了改进数据采集质量并全面反映系统性能,本文设计了一个多约束优化问题,通过联合优化UAV-GMS关联、UAV三维(ThreeDimensional,3D)部署、UAV去噪因子以及传输功率分配,以最大化系统的最小可达速率.针对多约束优化问题的非线性特征,本文提出一种AirComp网络下多UAV辅助的深度确定性策略梯度优化算法(DeepDeterministicPolicyGradient-basedoptimizationalgorithmformulti-UAVcooperationinAirCompnetwork,AirD-DPG-UAV),用以协助多UAV在复杂环境下快速响应聚合任务.该算法利用深度强化学习的确定性策略对网络中的状态、行为和奖励进行优化,以最大化系统最小可达速率.数值结果显示,AirDDPG-UAV算法在保证较低的系统能耗和计算复杂度前提下,能够使系统最小可达速率提高15%,表明本文所提方案适用于分布式数据聚合,可以有效提高数据聚合效率.
Abstract：Over-the-aircomputation(AirComp)isaneffectivemethodtoimprovetheefficiencyofdistributedda-taaggregation,whichcancompletesometaskcalculationswhiletransmittingintheair.Mostexistingresearchesfocusonthesingleunmannedaerialvehicle(UAV)scheme,withoutconsideringthequalityofdataaggregationandthesta-bilityofthesystem,makingitunsuitableforpracticalAirCompenvironments.Therefore,thispaperproposesanAir-CompnetworkbasedonmultipleUAVscollaboration,whichaimstoachievetheefficientdataaggregationformultiplegroundmobilesensors(GMSs).Inordertorefinedataacquisitionandfullyreflectsystemstatus,amulti-constraintnon-convexoptimizationproblemisconstructedtojointlyoptimizeUAV-GMSassociation,thethreedimensional(3D)deploymentofUAVs,UAVdenoisingfactors,andtransmissionpowerallocation,aimingformaximizingthesystem'sminimumachievablerate.Givingthenonlinearcharacteristicsofmultipleconstraintsoptimizationproblems,adeepde-terministicpolicygradient-basedoptimizationalgorithmformultipleUAVscooperationinAirCompnetwork(AirD-DPG-UAV)isproposedtoassistUAVsrapidlyrespondingtoaggregationmissionsincomplexenvironments.Adeter-ministicpolicyindeepreinforcementisadoptedtooptimizethestates,behaviors,andrewardsoftheAirCompnet-work,aimingtomaximizetheminimalachievablerate.ThenumericalresultsshowthattheAirDDPG-UAValgorithmcansignificantlyimprovethesystem'sminimumachievableratebymorethan15%comparedtothebenchmarkmeth-ods,whileensuringsuitablesystemenergyconsumptionandcomputationalcomplexity.TheAirDDPG-UAValgorithmalsoobtainssatisfactoryresultsinoptimizingthemeanMSE,whichillustratesourmethodhasexcellentperformanceinscalingsignalsandthusishelpfulforfastdataaggregation.Theexperimentsindicatetheproposedschemeisappropri-ateforthedistributeddataaggregationwithlowcostandcanobviouslyimprovetheefficiencyandstabilityofdataag-gregation.
作者：谈玲 许海 刘玉风 夏景明 Author：TANLing XUHai LIUYu-feng XIAJing-ming
作者单位：南京信息工程大学计算机学院,江苏南京210044南京信息工程大学软件学院,江苏南京210044南京信息工程大学人工智能学院,江苏南京210044
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(11)
分类号：TP391
关键词：无人机 空中计算 3D部署 深度确定性策略梯度算法 地面移动传感器 数据聚合
Keywords：unmannedaerialvehicle over-the-aircomputation 3Ddeployment deepdeterministicpolicygradientalgorithm groundmobilesensors dataaggregation
机标分类号：TN929.5TP393.07V279
在线出版日期：2024年2月1日
基金项目：基于多无人机的空中计算网络资源分配算法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(11)谈玲 许海 刘玉风 夏景明空中计算(over-the-AirComputation,AirComp)是一种有效提升分布式数据聚合效率的方法.现有研究大多采用单无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)方案,未考虑数据聚合质量和系统稳定性.为此,本文提出一种基于多UAV辅助的...参考文献和引证文献
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